手腕AR感測器?這是什麼新創意?來看看這臉書推出的技術!(下)

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臉書推出手腕AR感測器,讓你擁有隔山打牛的超能力!(下)

手腕AR感測器?這是什麼新創意?來看看這臉書推出的技術!(下)

 

有關VR感測器的研發背景,將在這篇揭曉!

 

目錄

 

FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?

▲ 比起語音控制,穿戴式 AR 裝備更適合在公共場所使用。圖片來源:[email protected]

各種 VR 穿戴式裝備如火如荼的發展中,Facebook 為何選擇了「手腕」這個較不起眼的地方呢?

在探索輸入的各種可能性時,研究團隊注意到了「觸覺感知」的可能性:「人們從出生時的第一次抓握,直到靈巧地操作物體和在鍵盤上打字,手和手指都會有非常強烈的感覺。」

Facebook Reality Labs 研究科學總監 Sean Keller 表示。

「我們利用觸覺訊號來了解世界,觸覺使我們能夠使用工具,並進行細微精緻的控制。從使用手術刀的外科醫生,到讓雙手飛舞於琴鍵上的鋼琴演奏家,都來自於觸覺感知。」

如 AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感,從而擁有虛擬卻又十分真實的體驗。

▲ AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感。圖片來源:[email protected]

研究人員還表示;「觸覺還能夠傳達不同的情感,這可能是改善社交溝通的一種新的方式。」如:當使用者收到緊急郵件時,感測器會發出比收到普通郵件更顯著的震動;當有來電時,感測器可以通過呈現不同的觸感,讓使用者不用看就能辨識出是誰打電話來。

與較常見的語音控制相比,穿戴式設備更適合在公共場所使用。此外,手錶般的設計也適合整天舒適地佩戴,不需要另外費心攜帶,更無需再通過手機即可控制操錯,使用上更加方便靈活。

目前團隊已開發兩種原型機,來幫助研究團隊進一步瞭解腕式裝置的觸覺回饋機制。

其中一個原型機主要利用「波紋帶」(Bellowband)技術,在柔軟輕巧的腕帶上安裝 8 個類似「充氣風箱」的氣動波紋管,波紋管內的空氣可以膨脹或放氣,藉由壓力差呈現出有趣的振動觸覺回饋。

另一款原型機名為 Tasbi(Tactile and Squeeze Bracelet Interface,觸覺與擠壓手環介面),由 6 個振動觸覺執行器和 1 個手腕擠壓裝置所構成。研究室運用此兩種原型機與不同的虛擬模式互動,測試要為虛擬按鈕設置何種硬度,或移動虛擬物件時要反饋怎麼樣的觸感。

 

手腕感測背後的技術 

這些功能,都是透過肌電圖 (Electromyography,簡稱EMG) 的相關研究實現的。肌電圖是偵測及記錄肌肉產生的肌肉動作電位的技術,可以偵測肌肉在靜止狀態、輕度收縮及強力收縮等整個運動神經系統的活動訊號。

研究團隊表示,透過手腕發出的運動神經訊號是非常清晰的,即使是幾毫米差距的「彈指之間」,EMG 偵測出從脊髓通過手腕流向手部的運動神經電訊號,再依靠後續技術轉化為數位指令,讓使用者能控制裝置的各種功能。

▲ AR 感測器透過運動神經訊號來達到控制的目的。圖片來源:[email protected]

不過,Facebook 官方也表示此功能仍然存在許多技術挑戰,包括機器學習應用,人機互動技術,使用者介面設計等等考驗。

該 VR 手腕感測器預計要與 Facebook 同樣正在開發的 AR 眼鏡配合使用,然而官方未有透露上市時間。或許,等有朝一日這兩項產品普及後,我們的生活將發生天翻地覆的變化。

 

 

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手腕AR感測器?這是什麼新創意?來看看這臉書推出的技術!(上)

 

 

這研AR感測器到底能如何改變生活?讓我們一起來看看這新研發!

 

 

社群平台 Facebook 近日分享旗下研究中心最新研究,公開了最新的腕帶式的 AR 感測器,讓使用者只靠手腕感知,就可以實現如隔空操控介面、高速打字、透過觸覺反饋得知來電者等等讓生活更加便利的功能。

Facebook 也 PO 出展示影片,其中酷炫的功能與操作方式也讓許多人聯想到如「隔空取物」般的超能力!

 

Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓

Facebook 近年來致力發展 AR/VR 的研究與應用,2020 年 8 月更是把內部各個與 VRAR 有關的研究團隊全都納入 Facebook Reality Labs,並從原本的研究中心,擴大成為容納相關軟體及硬體研發的實驗室。

Facebook 表示,將持續為人們打造各種工具,協助人們工作、互動、生活及玩樂,包含 Oculus VR 頭戴式裝置、Portal 智慧視訊裝置以及 Spark AR 平台等。而近日則公開「最新力作」──腕帶式 AR 感測器。

▲ 手腕 AR 感測器展示畫面。圖片來源:[email protected]

根據官方介紹,這款 AR 感測器可以讓佩戴者通過手腕上的運動神經信號來控制,無論是坐著或站著、站立或是行走、手中提著東西或放在口袋,都可以通過腕帶進行控制。

「隔山打牛」般的超能力

這款 AR 感測器其中一項令人注目的功能是,只要憑空動動手指,不需鍵盤也不需手機,就能夠進行超高速打字輸入。

▲ 只要帶著感測器,不需要鍵盤就能隨時隨地打字。圖片來源:[email protected]

這項功能讓人們可以在桌上或膝蓋上透過感應快速打字,很可能實現比現今任何一種輸入方式都更快的打字速度。

與傳統的物理鍵盤相比,這種「虛擬鍵盤」不僅能不地點拘束、隨時隨地使用,而且隨著使用時間增加,還能學習與記憶不同使用者的打字習慣,越來越貼合使用者的偏好,讓打字速度「快上加快」。

除了虛擬鍵盤,研究團隊也考量到了「虛擬滑鼠」:「我們相信,可穿戴的腕帶設備提供了一個隨時可用的輸入選擇,但它本身並不是一個完整的解決方案。」Facebook Reality Labs 研究科學主管 Hrvoje Benko 表示。

因此,感測器還有另一項操作方式:隔空操控。

使用者無需移動視線瀏覽使用者介面,系統會結合情境感知 AI,可以在不同環境中預測使用者的需求,主動提供符合需求的介面,而使用者只需做出些微手勢,就可以進行控制。

舉例來說,你常常於清晨時穿著運動鞋準備出門,並在出了家門口後開始撥放音樂。那麼如果你再穿上運動鞋出門,感測器認為你很有可能想要收聽音樂,就會出現「是否播放音樂?」的提問,這時只要用稍微揮下手,就可以開始撥放音樂了。

利用簡單的手勢,使用者無需停止正在做的事,或是分神從口袋拿出手機,省時又省力。

 

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人工智慧醫療診斷科技又邁一大步了,阿茲海默症可預測了~

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人工智慧醫療可預防阿茲海默症!日研發預測 AI 準確度85%

根據日本經濟新聞報導,日商富士軟片公司(Fujifilm Holdings Corporation)目前正與阿茲海默症共同研究資料庫合作,研發能解析認知障礙患者腦部圖像的新研發之人工智慧醫療技術,更進一步應用在檢測出輕度認知障礙、失智症與阿茲海默症的早期患者。

富士軟片將以新研發之人工智慧,結合旗下醫療影像診斷技術,配合解析人體「腦部圖像」與「基因資訊」,有望辨識出尚在極早期的患者。去年夏季已使用 AI 分析 239 名輕度認知障礙患者,分析結果與實際病情十分相符,準確率約為 85%。

富士軟片表示,希望此人工智慧醫療技術未來能協助醫師診斷患者之病況、助於預防相關疾病。

失智症於 80 歲以上之老年人盛行率約為 13%,又以阿茲海默症爲最常見的類型。根據長庚醫院失智症科主治醫師黃俞華表示,約有 33% 的輕度認知功能障礙患者會在 5 年內會發展成失智症;遺忘性輕度認知功能障礙更被認為將來極有機會變成阿茲海默症。

然而,目前尚未研發出能有效治癒阿茲海默症的藥物,頂多為減緩惡化速度、減輕病情症狀。因此目前普遍的策略是趁早發覺、即早預防。因此若能擁有簡單的、非侵略性的阿茲海默症檢測方式,對於患者、家屬、醫生和研究人員來說,都將是十分可貴的。

富士軟片公司表示此 AI 技術預估最快將於 2024 年投入市場使用,未來在取得日本厚生勞動省核准後,使用人工智慧協助診斷相關的疾病。

富士軟片──底片公司的 AI 智慧醫療轉型之路

富士軟片公司作為一家從夕陽產業轉型成功的公司,從軟片、底片與相機業務轉向藥物、生醫與 AI 智慧醫療技術的過程也讓不少人嘖嘖稱奇。

富士軟片的人工智慧轉型之路始於 2016 年,於公司內部導入人工智慧與大數據分析技術; 2017 的北美放射學會年會暨展覽會 RSNA 正式宣布醫療用人工智慧的規劃。當時擔任富士軟片在美醫療部門首席營運長的 Johann Fernando 曾表示:「富士的技術會隨著醫療保健業不斷變化的需求而發展,而該產業的下一個里程碑將是人工智慧。」

2018 年,開始京都大學合作研發 AI 技術,用於分析病例數據、分類量化病變。同年 11 月,富士軟片推出醫療 AI 技術子品牌「REiLI」,特別瞄準於將圖像處理技術與人工智慧的結合,讓現今的醫療診斷技術更加精進。到 2019 年,當年的財報指出光靠醫療影像系統和高性能材料的銷售,富士的收入就已達 93.96 億美元。

2020 年 5 月,富士宣布旗下能用於診斷出肺癌的「肺結節檢測 AI」通過日本《藥品和醫療設備法》,獲准在日本發行。2021 年,富士軟片收購日本醫療業巨頭「日立」的醫學影像設備業務,被認為是富士繼續發展 AI 智慧醫療診斷的關鍵步。

富士軟片集團將人工智慧作為再次轉型的技術核心,得以在面臨窘境前成功翻身、開創另一片天地,在稱奇的同時,或許也能帶給我們許多啟發。

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谷哥棄Cookies改用人工智慧,這樣較能保護使用者隱私?-下

本文為該系列的下篇,上篇(關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞、Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私)請點此連結

 

谷哥棄Cookies改用人工智慧,這樣較能保護使用者隱私?-下

人工智慧登場後會影響哪些事?這篇的內容同樣也精采!

 

機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示,全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome,握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie,廣告業者未來要怎麼辦呢?其實,Google 只是換一種方式繼續下廣告而已。

Google 將以人工智慧技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC(Federated Learning of Cohorts)是一個基於聯盟式學習(Federated Learning)的架構,與傳統的機器學習不同,聯盟式學習的概念為:資料不需要離開設備,可以各自在自己的設備訓練,並透過通過加密機制,在雲端上建立一個共有的模型進行更新。

Google 介紹聯盟式學習(Federated Learning)之示意圖。

聯盟式學習的概念可分為四個步驟:

  1. 每個設備各自使用自己收集的資料來訓練模型,不會與其他的設備共享、流通。結果會先經過加密,再上傳到中心模型。
  2. 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。
  3. 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。
  4. 各設備更新各自的模型。

因此,FLoC 能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。

 

即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢?

透過 FLoC,Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。

與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

 

至於群體追蹤如何才有效,就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

 

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早在 2017 年在 Google AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,達到不錯的效果。

 

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許都還要靜觀其變。

 

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谷哥棄Cookies改用人工智慧,這樣較能保護使用者隱私?-上

Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

computer.jpg

Google 近日於在官方部落格中刊出一篇文章,表示旗下服務將逐步汰除第三方「Cookie」技術。即將取而代之的是,Google 預計於 2021 年啟用被稱為「FLoC」的人工智慧技術。

文章內表示,此舉是因使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。

Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。

Cookie是什麼?

cookie.png

圖片來自:internetcookies.org

你是否疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。

多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。

Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過 Google 投放廣告,取得龐大的使用者數據,就是透過 Cookie 蒐集。

而「第三方 Cookie」常常造成網路隱私的爭議。許多證據都指出,Cookie 會在使用者不知情的情況下遭第三者利用,使用者不知不覺間被出售了個人資訊與網路足跡,隱私受到侵害。

接連爆出的隱私爭議,讓身為網路廣告巨頭的 Google 早有移除第三方 Cookie 的想法。

2019年,Google 提出 Privacy Sandbox(隱私沙盒)實驗計畫,目的是在保護用戶隱私的前提下,持續為廣告商和企業提供個性化的網路廣告。這次的最新聲明則表示:確認不會研發這類用於標示用戶身份的工具,也不會在包括 Chrome 在內的所有自家產品提供類似服務 。

 

 

本文為該系列的上篇,下篇(關於 Google 如何將 FLoC 用於 GoogleAds 以及…..、造成那些隱私的隱憂?)請點此連結

 

 

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我們和已故親人的回憶又更靠近了!人工智慧讓老照片動起來了~

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又有新的人工智慧技術了~一起來看看將來我們可換何種方式來懷念已故親人~

目錄

以色列公司開發人工智慧製作動態照片 讓已逝親人「活過來」眨眼微笑

你想過人工智慧可以為逝去的親人注入新的活力嗎?別擔心,這不是科幻電影中的可怕情節。

一家提供家族基因溯源、DNA 鑑定與線上族譜建立服務的以色列公司「MyHeritage」,日前公開了瘋迷社群網路的人工智慧應用服務「Deep Nostalgia」,使用者可以透過人工智慧合成技術,讓肖像照片「躍然紙上」,將原先靜止的照片變成動態影片,並添上靈動的表情,包括眨眼、微笑、點頭等等,照片中人物自然的神態彷彿具有生命力。

AI 服務「Deep Nostalgia」運用人工智慧,讓靜態照片變動態。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

服務名稱中的「Nostalgia」為中文「留戀、懷舊之情、對往事的懷念」之意。如果使用逝去親人的舊照片,看見他們活動起來、神態自然的樣子,讓人彷彿覺得已故的親人就在眼前,足以抒發緬懷之情。

說到動態相片,有人可能會想到 iPhone 和 iPad 設備上的「Live Photos」功能,可以捕捉按下快門前後數秒,並儲存成包含動態與聲音的「動態相片」。目的在於讓使用者拍照時不會錯失美好的一瞬間;但Deep Nostalgia可以將任何時間、地點、人物的照片變得栩栩如生,就是最新的智慧型手機也無法做到的了。

原本是為了開發「反識別」AI 技術

Deep Nostalgia 的 AI 技術部分,由同為以色列公司「D-ID」提供。D-ID 的初衷是為了幫助人們阻擋無所不在的臉部辨識技術、避免洩露真實個資,因而研究人臉識別技術。而後來延伸出其他應用方式,如這次的 Deep Nostalgia,是透過 AI 對照片進行動態處理,將人臉特徵對應到驅動程式上,進而實現「動態人像」。

「透過將照片和真人的臉部特徵相互對應,便能使 2D 的平面人臉生動起來。」 D-ID 官方表示,這項技術可以應用於歷史文物、博物館或教育上,讓歷史人物「復活」。

不只真人照片 經典名畫、古人畫像都能動起來

除了真人照片,也有許多人上傳知名歷史人物的肖像畫,即使是油彩繪製而成的古典油畫,透過人工智慧的「巧手」後也能宛如真人一般靈動可愛的動作。

這也讓許多人聯想到知名奇幻作品《哈利波特》中,在魔法世界中所有照片都是動態的,照片中的人物也可自由移動,讓許多哈利波特粉絲直呼「AI 簡直就跟魔法一樣!」

MyHeritage的人工智慧應用服務,讓歷史人物的肖像畫動起來。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

想使用Deep Nostalgia,只需在 MyHeritage 的網站一鍵上傳照片即可,照片轉換過程是完全自動的。不過有幾項限制,第一是若照片中有多位人物,也只能將一位人物的臉部轉化為動態;第二是只能將人物的頭部與頸部轉換為動態。

MyHeritage現在可以註冊免費會員,但是如果想一次上傳5張以上照片,則需要付費成為訂閱會員了。

 

 

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網站核心指標LCP、FID、CLS將成SEO排名因素!(下)

本文為該系列的下篇,上篇(關於 LCP 與 FID 的解釋與實例)請點此連結

 

網站核心指標LCP、FID、CLS將成SEO排名因素!(下)

網站核心指標LCP、FID、CLS將成SEO排名因素!(下)

今天就讓我們繼續了解SEO排名因素中的網站核心指標,今天把它了解學完,以無後顧之憂~

累計版面配置轉移 (CLS)

何謂 CLS?

你是否曾使用手機進入痞客邦部落格,部落格雖已出現主要內容,但你正要開始閱讀內容時,網頁上又突然跳進某個廣告圖文,將你正要看的內容往下擠?這種被插隊的感覺,想必帶給你不良的使用者體驗(UX)!Google 針對這樣的情形制定了 Cumulative Layout Shift (CLS,累計版面配置轉移)這個指標。

CLS,Cumulative Layout Shift 是「累計版面配置轉移」,計算網頁載入時,已經出現的圖會是否會因某個元件突然載入就被往下擠。CLS 的計算方式為:影響範圍(佔可視範圍的百分比)*移動距離 = 元件移位分數,例如你有 75% 的文字內容被插入的元件下移了 25%,那就是「0.75*0.25=0.1875」(如下圖所示)。

網站使用體驗核心指標CLS指標的計算示意圖

CLS的衡量指標

Good(速度良好) Needs improvement(需要改善) Poor (速度低落)
CLS <=0.1 <=0.25 >0.25

造成 CLS 不良的原因

  • 圖片、影片沒有指定尺寸(沒下 width、height 尺寸)
  • 廣告、嵌入元素、iframe 沒有指定尺寸(沒下 width、height 尺寸)
  • 突然插入在主內容之上的動態內容(如訂閱電子報、安裝 APP 等行動呼籲或相關文章列表等區塊突然出現在主內容之上,如以下影片所示):
    • SEO 能做的優化方法:
      • 若真的要在網頁上安插這些動態內容的話,就先在網頁上預留該內容的區塊,如此一來,等到動態內容「跳」進來時,就不會讓將已載入的內容往其他地方「推」動。
  • 網頁加載字體太慢,導致字跑不出來、或是瀏覽器先套用其他字體替代,到正確的字體載入時,文字會出現閃爍一下的狀況
    • SEO 能做的優化方法:
      • 在主要的 Web 字體上加上 HTML 標記 <link rel=preload>:這樣的做法就是告訴瀏覽器要提前將字型載入,讓正確的字體能在第一時間出現、更不會有「閃一下」的狀況。
      • 使用 HTML 標記 <font-display: swap;>:告訴瀏覽器要用替代字型,等真正的字型下載完畢再換上!
      • 把字型存在本地端(self-hosted fonts),就是把字型下載下來後直接放在自己的網站,就可省去連到別的網站存取的時間、再來是假設使用者曾經造訪過使用相同字型的網站,而瀏覽器快取了這個字型,這樣的話就能更加速字型存取。

可用來檢視 LCP、FID、CLS 的 SEO 工具

目前 Google 官方有推出多種監測 Core web vitals 的輔助工具,大家可以到 Chrome 線上應用程式商店下載以下工具並安裝:

Lighthouse 與 Page Speed Insights

Lighthouse 與 Page Speed Insights 測速工具不只能為網站進行評分,更能提供 SEO 的網站優化項目,為網站的優化提供明確的方向。

Lighthouse 與 Page Speed 都能為網站進行評分

Lighthouse 與 Page Speed Insights 都能為網站提出改善建議

Chrome 開發者工具 (Chrome DevTools)

SEO 可透過 Chrome DevTools 來觀看 Core Web Vitals 所參照的指標是在網頁載入的哪個時間點發生,方便 SEO 進行網站優化。

Google Search Console

隨著此次的網站體驗指標更新之後,Google 同時於 GSC (Google Search Console) 站長工具中更新指標,提供站內所有頁面針對指標的評分,方便 SEO 優化。

 

 

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網站核心指標LCP、FID、CLS將成SEO排名因素!(上)

SEO如何檢視Google網站核心指標 (LCP、FID、CLS)?

去年 11 月 Google 官方表示同年五月推出的「網站核心指標(LCP、FID、CLS)」,在 2021 年五月會納入 Google 的演算法,正式列為排名因素。所以現在正是 SEO 們檢視 Google 網站核心指標 (LCP、FID、CLS)、並優化網站的使用者體驗 UX 的時機了!

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何謂「Google網站核心指標 (LCP、FID、CLS)」?

Google 網站核心指標 (LCP、FID、CLS) 是用於衡量網站的載入效率、互動性和頁面穩定性的一組指標。這三個指標都與網站速度相關,長期以來對搜尋引擎及使用者而言是非常重要的。以下是三個 Google 網站核心指標的介紹:

顯示最大內容元素所需時間 (LCP)

何謂LCP?

LCP,Largest Contentful Paint 是「顯示最大內容元素所需時間」,計算網頁可視範圍內最大的內容元件需花多少時間載入。這項指標的意義是:網頁上的主要內容需花多少時間才會被使用者看到,相當於網頁給人的第一印象。

當頁面被載入時,Google 會抓取頁面中最大元素的載入時間作為 LCP,而且 LCP 會隨著載入的內容越來越多而改變,直到頁面完全載入後,最大元素即被確定為「真正的」LCP。

如下圖 TechCrunch 新聞網頁載入的例子中,可以看到前兩張圖的 LCP 是綠色框框裡的新聞標題「E3’s organizer⋯⋯」;在第三~四張圖中,所判定的 LCP 是另一個新聞標題「StockX was hacker,⋯⋯」;然後最後一張圖的 LCP 是標題下方的圖片,在載入完畢後就沒有出現更大的元件。因此本網頁「真正」的 LCP 為載入該圖片所需的時間。

LCP 的衡量指標

Good(速度良好 Needs improvement(需要改善) Poor(速度低落)
LCP <=2.5s <=4s >4s

LCP 會偵測哪些內容元素?

  • 各種格式的圖片,除了 .jpg、.png 等格式外亦包涵 svg 向量圖、影片預覽大圖等
  • CSS 中的 url() 函數載入的背景圖元素
  • 含有文字的區塊元素或行內元素

如何優化 LCP?

常見的 LCP 優化項目如下:

  • 減少網站主機回應時間
    • 針對主機效能優化
    • 引導用戶到最近的 CDN 主機
    • 使用網頁快取
    • 提早載入第三方資源
  • 盡量排除禁止轉譯(Render-blocking)的 CSS 與 JavaScript
    • 降低 JavaScript 的阻擋時間
    • 降低 CSS 的阻擋時間
  • 加速資源載入時間
    • 圖片大小優化
    • 預先載入重要資源
    • 壓縮文字檔案
    • 根據使用者的網路狀態提供不同資源(adaptive serving)
    • 使用 service worker 來快取內容
  • 避免使用前端(用戶端)渲染(CSR)
    • 盡量在後端(伺服器端)完成頁面渲染,讓用戶端取得已渲染好的內容。若必須使用 CSR 的話,建議優化項目如下:
    • 將重要的 JavaScript 最小化
    • 使用網站預渲染(pre-rendering)

首次輸入延遲時間 (FID)

何謂FID?

你是否曾經點入一個網站,雖然有內容顯示,但無論你怎樣與網頁互動,網頁都沒有反應? Google 針對這樣的情形制定了 First Input Delay (FID,首次輸入延遲時間)這個指標。

FID,First Input Delay 是「首次輸入延遲時間」,計算使用者第一次與網頁互動(例如點擊連結或按鈕、打開式下拉選單、在文字對話框輸入文字等) 時的延遲時間。這項指標代表了網頁的互動與回應程度:在使用者嘗試與網頁互動時,網頁是否能馬上回應。

FID的衡量指標

Good(速度良好) Needs improvement(需要改善) Poor (速度低落)
FID <=100ms <=300ms >300ms

如何優化 FID?

過多的 JavaScript 執行,是造成 FID 延遲的主因:當瀏覽器的主執行緒(main thread)在忙著執行 JavaScript 時,是無法回應大多數的網頁互動。所以SEO可以藉著優化 JavaScript 在網頁上的解析、編譯和執行方式將直接減少 FID:

  • 分割 long tasks(指執行 JavaScript 時網頁介面無法與用戶互動的期間) 成較小的非同步工作(asynchronous tasks)
  • 降低第一、三方的腳本執行與資料截取
  • 使用 Web Worker API,讓 JavaScript 可在背景執行
  • 減少 JavaScript 執行時間

 

本文為該系列的上篇,下篇(關於CLS 的解釋與實例、還有檢測工具)請點此連結

 

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預測新冠疫情,就交給人工智慧!(下)

本篇文章為下篇,想了解 Youyang Gu 這位年輕的人工智慧/機器學習專家的背景,以及他為何要使用人工智慧技術來預測 Covid-19 疫情,請點此連結了解事情始末!

 

預測新冠疫情,就交給人工智慧!(下)

預測新冠疫情,就交給人工智慧!(下)

人工智慧預測模型背後的考慮因素有那些?讓工程師跟你說~

 

不求複雜繁複,只要能做出精準預測的就是好模型

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

談到是如何建構預測模型時,Youyang Gu 表示他原先考慮了確診人數、住院人數等等許多因素之間的相互關係。但接著,他發現各州和聯邦政府的官方報告資料居然並不一致,其中較可信的資料是每日死亡人數。「其他機構的模型採用了很多種資料,但我決定用過去的死亡人數,來預測未來的死亡人數。」

這讓 Youyang Gu 的預測模型與其他預測系統相比之下十分單純,他表示這個決定是有原因的:「我把『死亡人數』作為唯一的輸入資料,有助於讓機器學習在雜訊中過濾出有用、可靠的資訊。」他表示,如果輸入的資料與事實不符,那麼資料越多,輸出的預測結果當然就越差。

從 2020 年 4 月開始,Youyang Gu 投入了幾千小時在這個工作中,人工智慧接連精準的預測結果也逐漸吸引到許多目光,其中不乏領域專家與權威人士。

 

準到美國疾管中心也採用

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

最早注意到 Youyang Gu 的專家是華盛頓大學生物學教授 Carl Bergstrom,他在個人 Twitter 上分享了 Youyang Gu 的模型。

接著,全球最大資料科學社群平台 Kaggle 與人工智慧教學網站 fast.ai 的創始人、在資料科學領域享有盛名的 Jeremy Howard 表示:「我看了 Youyang Gu 的網站和資料後覺得太神奇了。他是唯一一個真正去查看資料、並且做得正確的人,這是他為什麽成功的原因。他是迄今為止唯一認真做這件事的人。」

最後,美國疾病管制與預防中心也也在其網站上發布了 Youyang Gu 的預測資料!這之後,他的網站達到了空前的瀏覽數,每天都有數百萬人的人造訪,來看他的預測。

 

疫情之下的另一種可能

儘管獲得了許多掌聲與讚美,但去年 11 月時,Youyang Gu 決定要結束他現階段的任務。

但他不是要完全結束他用心經營的計畫,而是打算休息一段時間,邁向新的階段。接下來,他打算將目標放在預測「美國有多少人口確診」、「疫苗推出的速度有多快」、「美國何時能達到群體免疫」等等。他預測今年 6 月,約有 61% 的美國人口會獲得一定程度的免疫力——無論是來自疫苗還是因為曾經感染。

Youyang Gu 表示,他過去一直希望他的工作能對社會產生巨大貢獻,並且能避開政治、偏見以及大型組織有時候不得已的負擔。他也表示,在疫情爆發的這個特殊情況下,有很多缺點可以透過和他一樣背景的人來改善。

Youyang Gu 的故事,打破了很多人對工程師或理工背景專業人士的既定印象,很多人沒有想到在對抗 COVID-19 疫情的全民戰爭中,還有這種善用人工智慧技術的方式貢獻一份力,成為了另類的抗疫英雄。

 

 

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預測新冠疫情,就交給人工智慧!(上)

預測新冠疫情,就交給人工智慧!(上)

預測新冠疫情,就交給人工智慧!(上)

今天要介紹的人工智慧到底有多厲害?它預測新冠疫情的準確度可是超高的!

用人工智慧預測疫情神準 華裔工程師獲美媒肯定

疫情大流行至今已一年有餘,許多人都迫切的想知道,究竟要到何時疫情才能趨緩?什麼時候才能恢復正常生活呢?

在沒有絕對可信預測機制的當前,一位沒有醫學背景的 27 歲資料科學家「Youyang Gu」憑一己之力,做出了精準度遠超過專業機構的預測模型,更讓美國知名新聞機構彭博社(Bloomberg Businessweek)稱他為「COVID-19 資料的超級巨星」。

美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」

 

在介紹這位年少有為的 Youyang Gu 之前,先讓我們話說從頭、把時間倒回 2020 年年初。

 

英美兩大專業機構 預測新冠疫情失準

當時新冠疫情已然爆發,在各國之間大流行,每個人都想知道冠狀病毒接下來造成的影響會有多大。當時多數人都將期望放在兩家專業機構建立的預測系統:一是倫敦帝國理工學院(Imperial College London),二是位於西雅圖的健康指標與評估研究所(IHME)。

但這兩家備受期待的機構,卻產生了截然不同的預測結果。倫敦帝國理工學院警告說:「到夏季時,美國的死亡病例可能會達到 200 萬人」;相較之下,IHME 的預測則保守許多:他們估計到 8 月時,美國死亡人數約為 6 萬人。

但後來事實證明,兩者都離實際數字頗有差距──8 月初時,美國的死亡人數約為 16 萬人。

一般民眾可能感嘆個兩句「結果居然這麼差這麼多!」就置之腦後了,但對於有專業數據分析背景的 Youyang Gu 來說,這件事成為他展開未知旅途的契機。

 

以機器學習來理解資料

在看到專業機構的結果後,Youyang Gu 毅然決然地選擇自己打造出一個使用人工智慧來預測疫情死亡人數的模型。2020 年 4 月中旬, Youyang Gu 僅僅耗費了一週的時間,就建構出預測模型,還架好了可以展示預測結果的網站,取名為「covid19-projections.com」。

預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com

即使他沒有任何醫療或公共衛生的專業背景,但他認為用演算法進行的資料預測分析──正也是他的專業──可以在此時大展身手。「我就是單純地認為,數學和統計知識可以應用到生活中的任何方面,那當然也可以用在預測疫情。」Youyang Gu 表示。

Youyang Gu 大學和碩士皆畢業於 MIT,擁有電腦科學與數學雙學士學位、電腦科學的碩士學位,畢業後則進入遠近馳名的 MIT 電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL),在 NLP 小組中進行了一年的研究,並在 NLP 領域的頂尖會議「EMNLP」上發表論文。從此他開始接觸大數據,也開始累積建立統計模型、預測數據的能力。

隨後他離開校園,進入金融行業,為銀行的高頻交易(英語:high-frequency trading,HFT,指利用電腦以快於毫秒的速度快速押注買賣股票、期貨等,從那些人們無法利用、極為短暫的市場變化中尋求獲利的自動交易系統。)系統編寫演算法,而金融交易資料講求的精準與量化,使 Youyang Gu 建造模型的能力與對資料處理的理解又更上層樓。離開金融產業後,他進入了體育界,繼續進行大數據領域的研究,這讓他除了懂得更加精準地建模,也累積了能應對全新領域的跨學科經驗。

Youyang Gu 表示,他的專長是「使用機器學習來理解數據,將資訊與雜訊分離,並做出準確的預測」。

 

準到怕!人工智慧預測死亡人數幾乎命中

▲ Youyang Gu 親自講解自己一手打造的 Covid-19 預測網站

重點來了,那 Youyang Gu 使用機器學習技術的預測結果如何呢?

在模型建立完成後,他預測了 5 月 9 日美國將有 8 萬人死亡──而當天的實際死亡人數總計為 79,926 人!這個極微小的誤差,與 IHME 預測的「2020 整年的死亡人數不超過 8 萬」相比,真可以說是神準至極了。

接著,他預測在 5 月 18 日死亡人數會達到 9 萬,而到5 月 27 日,人數將達到 10 萬。後來比對當天的實際人數,都相差不大、十分精準。除了數據資料外,Youyang Gu 也考量許多現實情況,例如當時有許多州從封鎖狀態轉為開放,於是預測到將出現第二波大規模的感染和死亡案例。

 

Youyang Gu 是用了什麼特殊的方式,讓疫情預測如此神準?請見下篇!連結點此

 

 

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